求card相同及price相减等于0的 card
即card =1000123 及符合1000123的price 上下列相减等于0的card
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wo.austin 2021-10-18 18:00关注分组求和就可以了，再把求和结果为0的剔除，再根据card再次查询一次
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- 2021-10-18 17:47回答 1 已采纳 分组求和就可以了，再把求和结果为0的剔除，再根据card再次查询一次
- 2022-02-27 14:40回答 1 已采纳 用apply 和 lambda 实现 import pandas as pd def check_data(x): if x[0]>x[1]: return 1
- 2022-04-09 22:59回答 2 已采纳 可以用列名列表切片方法一次替换。示例代码如下： import pandas as pd df0=pd.DataFrame([['A','1月',1,100],['B','1月',2,300],['C
- 2020-12-24 13:03继小驹的博客 在pandas中,给定一个DataFrame D：+-----+--------+--------+--------+| | 1 | 2 | 3 |+-----+--------+--------+--------+| 0 | apple | banana | banana || 1 | orange | orange | orange || 2 ...
- 2022-03-28 13:38回答 2 已采纳 df = df[df["id"].map(lambda x:False if x in [201,202] else True)]
- 2022-12-10 22:23回答 1 已采纳 修改如下，试一下看行不 import pandas as pd df = pd.read_excel("销售信息汇总表.xlsx") df_data = pd.DataFrame(columns=[
- 2022-07-16 16:26回答 1 已采纳 df.apply(wrong_cl ,axis=1) import re def wrong_cl(data): issue = re.findall(r'.*?(接口|商品).*?', d
- 2022-06-14 23:53lys_828的博客 对列表中的数据进行遍历，然后根据元素的下标依次进行相邻位置的判断，并且要求元素是为“正常”，所以需要添加一个数值累加器，获取连续重复的次数，代码如下 输出结果如下：（判断“正常”连续重复元素共5次，与...
- 2021-09-09 17:51回答 2 已采纳 没太看懂,你是想要这种效果么? import pandas as pd # a = pd.read_excel('123.xlsx') list1 = [['a', 3, 1], ['a', 5,
- 2022-06-09 21:37回答 1 已采纳 读取excel的时候把header设置为None就可以了df = pd.read_excel('data.xlsx',header=None)
- 2022-04-10 07:57回答 3 已采纳 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'title': ['a1','a2'], '2022-2': [2, 22], '2022-4': [4, 44]})
- 2023-02-13 19:45潮水岩的博客 如果你想根据某个列的条件去填写另一列的值，可以使用pandas的np.where()函数。这个函数可以根据一个布尔数组来决定哪些值应该使用指定的值填充。 具体的，你可以这样做： df['new_column'] = np.where(df['column_...
- 2023-01-05 17:49回答 1 已采纳 所谓信息熵描述了信息源各可能事件发生的不确定性。试想若某人仅在一家药店购药，则他的行为是确定的；而若在多家药店购药，则存在一定的不确定性，需要通过博主上面给出的公式计算。以上就是对这道题的理解。 解题
- 2023-07-13 15:29企研数据的博客 本期文章我们就来向大家介绍使用 Pandas 处理数据缺失值和重复值的方法。
- 2023-04-28 22:00饺子大人的博客 由于sum()被处理为True=1，False=0，通过对isnull()的结果应用sum()，我们可以统计每行和每列缺失值NaN的个数。可以从 notnull() 或 notna() 产生的值属性 (numpy.ndarray) 调用 sum()（对于非缺失元素为真）。is...
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